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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PP-OCRv3 文本检测模型训练的时候。教师模型训练不生成best_accuracy文件夹

系统环境/System Environment： ubuntu20.04 版本号/Version：Paddle： PaddleOCR：问题相关组件/Related components： paddle 1.0.2 paddle-bfloat 0.1.2 paddle2onnx 0.9.7 paddlefsl 1.1.0 paddlenlp 2.4.1 paddleocr 2.6.1.2 pa

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]pplabel表格标注问题

表格标注的表格识别后，为何检测框显示的是ocr检测的检测框结果而不是表格结构识别后合并后的检测框的结果，这样每次表格识别后无论表格识别是否正确，都需要人工将检测框进行合并修改，调整顺序。

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PP-OCRv3 det文字检测教师模型dml训练。准确率一直在0.6左右。如何提高？帮忙看看

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]Pgnet训练电子印章不收敛，recall=0，percision=0

训练日志如下，为什么会这样。。。。困扰好几天了，调整了学习率也不行。batchsize设置为4，训练自己标注的小批量数据也是这个效果。只有将tcloss前边参数改为0，recall才正常。但是训练公开的totaltext就一切正常，是不是pgnet不适合中文。求大佬指教。ppocr版本为3.5 [2023/02/24 10:24:17] ppocr INFO: epoch: [6/600], gl

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]pgnet印章弯曲文字训练问题

训练开源电子印章数据，刚开始几个epoch正常下降，训练13轮之后loss明明下降了却出现出现recall=0，percision=0.请问是什么问题，如下图。尝试训练pgnet好几次了，就没有正常过。。。。求大佬指点。 config如下 Global: use_gpu: true epoch_num: 600 log_smooth_window: 20 print_batch_step: 10

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]无法打开ch_PP-OCRv3_det_infer中的inference.pdmodel

系统环境/System Environment：版本号/Version：Paddle： PaddleOCR：问题相关组件/Related components：运行指令/Command Code：完整报错/Complete Error Message：无法打开ch_PP-OCRv3_det_infer中的inference.pdmodel，系统环境paddle2.4，cuda1.7

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]个人数据det训练完det_hmean: 1.0,det_precision: 1.0。det预测效果也好。但是det+rec之后有会丢那么一两空。

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]使用trt量化推理时，第一次运行能够成功，但再次运行无法成功，但将模型文件夹下生成的det_trt_dynamic_shape.txt删除后又可以了，请问这是怎么回事

系统环境/System Environment：Ubuntu18.04 python3.7 版本号/Version：Paddle：2.4.1 PaddleOCR：2.6 问题相关组件/Related components：运行指令/Command Code：python tools/infer/predict_det.py ... --use_tensorrt=True --precisio

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]CDLA自训练模型PPStructure报错

1.paddleocr版本2.6.0 paddleDetection版本2.5.0(mac 和 centos 7 上均复现) 2.下载CDLA中文数据集在ai studio中利用：ppyolov2_r50vd_dcn_365e_coco.yml 训练。 3.训练生成best_model.pdparams 利用脚本： python tools/export_model.py -c configs/p

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]无法返回 ocr 结果

版本号/Version： Flask==2.1.1 gunicorn==19.9.0 requests==2.22.0 opencv-python==4.5.5.64 Pillow==7.2.0 paddleocr==2.6.0 paddlenlp==2.4.9 paddlepaddle-gpu==2.3.2 typing_extensions==4.4.0 完整报错/Complete E

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]基于VI-LayoutXLM的发票关键信息抽取

请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem 执行过程/Implementation：根据【基于VI-LayoutXLM的发票关键信息抽取】的案例，进行关系识别（re）,训练出了inferrence模型，通过tools包下的infer_kie_token_ser_

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]文本方向分类器训练报错

训练时报错： Error Message Summary: FatalError: Process abort signal is detected by the operating system. [TimeInfo: Aborted at 1686708594 (unix time) try "date -d @1686708594" if you are using GNU date ]

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]rec_svtr_large_ch识别模型, loss不下降问题

模型: rec_svtr_large_ch 训练集数量：580W （vocab字符数量7720，简体 + 繁体）问题描述：训练了大概3-4个epoch后，继续多次调整learning rate至0.000004，batch size至32，训了了一个epoch loss都无法继续下降（loss保持在1.8 - 2.3左右波动），验证集acc在也没有提升。问题：请问针对svtr large

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]在电脑什么样的情况下会出现识别为0的情况？

以下是日志：

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]这种必须手工标注才行吧？没有模拟生成方法把

请提供下述完整信息以便快速定位问题/Please provide the following information to quickly locate the problem 系统环境/System Environment：版本号/Version：Paddle： PaddleOCR：问题相关组件/Related components：运行指令/Command Code：完整报错/Co

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]PaddleOCR v4模型使用Mkldnn在非AVX512 CPU上变得非常慢

注：这个问题是https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/10337 的重开，它未得到解决或解答，且被关闭了，这个问题和PaddleInference 2.5准确率下降的问题是不同的问题。系统环境/System Environment：Windows 10 Paddle： 2.5.0/2.4.2 with mkldnn PaddleOCR

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“x86”冲突

在编译ppocr的时候出现了以下的问题，曾按照网上的方式修改编译器为x64的，但是未曾解决掉这个问题：系统环境/System Environment：Windows10, vs2017 community 版本号/Version：Paddle：- PaddleOCR： release/2.2 完整报错/Complete Error Message：严重性代码说明项目文件

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]版面矫正网络DocTr++论文复现

背景经过需求征集https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/10334 和每周技术研讨会 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/10223 讨论，我们确定了DocTr++版面矫正任务，该任务在文档比对、关键字提取、合同篡改确认等重要场景发挥作用。本任务的完成能显著OCR结果的细粒度，

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[PaddlePaddle/PaddleOCR]使用PPOCR-V3模型识别经常漏行

使用ppocr-v3模型过程中经常出现漏行的情况，版面很整齐的图片都会无故漏一两行，也换了其它的det模型，也都是有同样的情况，请问这是什么问题呢，需要调整什么参数呢，能否优化？以下是部分代码： default_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=True,